Pour des questions sur la théorie statistique. Incluez également toujours une balise plus spécifique.
Nous avons une expérience aléatoire avec différents résultats formant l’ espace échantillon Ω ,Ω,\Omega, sur lesquels nous examinons avec intérêt certains modèles appelés événements Les sigma-algèbres (ou sigma-champs) sont constitués d'événements auxquels une mesure de probabilité peut être...
Ce n'est pas une question de travail à domicile mais un problème réel auquel notre entreprise est confrontée. Très récemment (il y a 2 jours), nous avons commandé la fabrication de 10 000 étiquettes de produits à un revendeur. Le concessionnaire est une personne indépendante. Il fait fabriquer les...
Dans quelles circonstances voudriez-vous ou ne voudriez-vous pas mettre à l'échelle ou normaliser une variable avant l'ajustement du modèle? Et quels sont les avantages / inconvénients de la mise à l'échelle d'une
Al Rahimi a récemment donné un discours très provocateur dans le NIPS 2017 comparant l'actuel apprentissage automatique à l'alchimie. L’une de ses affirmations est qu’il est nécessaire de revenir aux développements théoriques, de disposer de théorèmes simples prouvant des résultats fondamentaux....
Quelles sont les idées principales, c'est-à-dire les concepts liés au théorème de Bayes ? Je ne demande aucune déduction de la notation mathématique
J'ai vu quelques questions ici sur ce que cela signifie en termes simples, mais elles sont trop laïques pour mon objectif ici. J'essaie de comprendre mathématiquement la signification du score AIC. Mais en même temps, je ne veux pas d’une preuve rigoureuse qui me ferait perdre de vue les points les...
Mon père est un passionné de mathématiques mais peu intéressé par les statistiques. Il serait judicieux d' essayer d'illustrer quelques-unes des merveilleuses statistiques, et le CLT est un candidat de choix. Comment pourriez-vous transmettre la beauté mathématique et l'impact du théorème de la...
Je cherche une explication intuitive pour les questions suivantes: En statistique et en théorie de l’information, quelle est la différence entre la distance de Bhattacharyya et la divergence de KL, en tant que mesures de la différence entre deux distributions de probabilité discrètes? Ont-ils...
Andrew More définit le gain d'information comme suit: IG(Y|X)=H(Y)−H(Y|X)IG(Y|X)=H(Y)−H(Y|X)IG(Y|X) = H(Y) - H(Y|X) où est l' entropie conditionnelle . Cependant, Wikipedia appelle les informations mutuelles de quantité ci-dessus .H(Y|X)H(Y|X)H(Y|X) D'autre part, Wikipedia définit le gain...
J'y pense d'un point de vue des exigences minimales et très basiques. Quelles sont les théories clés qu'un statisticien de l'industrie (et non universitaire) devrait connaître, comprendre et utiliser régulièrement? Un grand qui vient à l'esprit est la loi des grands nombres . Quels sont les plus...
Je vais expliquer mon problème avec un exemple. Supposons que vous souhaitiez prédire le revenu d'un individu en fonction de certains attributs: {âge, sexe, pays, région, ville}. Vous avez un ensemble de données de formation comme ça train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3),...
J'ai fait un concours d'apprentissage automatique où ils utilisent RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error) pour évaluer les performances prédisant le prix de vente d'une catégorie d'équipement. Le problème est que je ne sais pas comment interpréter le succès de mon résultat final. Par exemple,...
Les introductions aux modèles graphiques les décrivent comme "... un mariage entre la théorie des graphes et la théorie des probabilités". J'obtiens la partie théorie des probabilités mais j'ai du mal à comprendre où exactement la théorie des graphes s'inscrit. Je recherche des exemples concrets,...
Existe-t-il des mesures de similitude ou de distance entre deux matrices de covariance symétrique (toutes deux ayant les mêmes dimensions)? Je pense ici aux analogues de la divergence KL de deux distributions de probabilités ou de la distance euclidienne entre vecteurs sauf appliquée aux matrices....
Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit)...
Voir aussi une question similaire sur stats.SE . En stimulant les algorithmes tels que AdaBoost et LPBoost, il est connu que les apprenants "faibles" à combiner n'ont qu'à mieux performer que la chance d'être utiles, de Wikipedia: Les classificateurs qu'il utilise peuvent être faibles (c'est-à-dire...
L'algorithme de bandit le plus connu est la borne de confiance supérieure (UCB) qui a popularisé cette classe d'algorithmes. Depuis lors, je suppose qu'il existe désormais de meilleurs algorithmes. Quel est le meilleur algorithme actuel (en termes de performances empiriques ou de limites...
C'est probablement une question idiote, mais la théorie des probabilités est-elle l'étude de fonctions qui s'intègrent / s'additionnent à une? MODIFIER. J'ai oublié la non-négativité. La théorie des probabilités est-elle donc l'étude des fonctions non négatives qui s'intègrent / s'additionnent à...
Je me demandais, pourquoi est-il si important d'avoir un apprentissage automatique fondé sur des principes / théorique? D'un point de vue personnel en tant qu'humain, je peux comprendre pourquoi l'apprentissage automatique fondé sur des principes serait important: les humains aiment comprendre ce...
J'ai utilisé le principe de l'entropie maximale pour justifier l'utilisation de plusieurs distributions dans divers contextes; cependant, je n'ai pas encore été en mesure de formuler une interprétation statistique, par opposition à une théorie de l'information, de l'entropie maximale. En d'autres...